ประโยชน์ของแพลตฟอร์ม MLOps ที่ครอบคลุม
MLOps คืออะไร? ทำไมธุรกิจถึงต้องการมัน? คุณต้องการผู้เชี่ยวชาญในการสนับสนุนหรือไม่? เราตอบคำถามเหล่านั้นและอีกมากมายในขณะที่สำรวจเบื้องหลังของ MLOps และแอปพลิเคชันของมัน
ม.ป.ป เป็นแนวคิดที่ค่อนข้างใหม่ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เราเห็นการกล่าวถึงความจำเป็นในการจัดการวงจรชีวิตของแมชชีนเลิร์นนิงอย่างครอบคลุมในการปฏิบัติงานและการผลิตในภาคอุตสาหกรรม ในทางปฏิบัติ ปัญหาของการใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ในธุรกิจจริงไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการเตรียมข้อมูล การพัฒนา และการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมหรืออัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ ปัจจัยหลายอย่างมีอิทธิพลต่อคุณภาพของโซลูชันการผลิต ตั้งแต่การตรวจสอบชุดข้อมูลไปจนถึงการทดสอบและการปรับใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิตเป็นแอปพลิเคชัน Big Data ที่เชื่อถือได้
ซึ่งหมายความว่าผลลัพธ์ที่แท้จริงของการทำนายหรือการจำแนกประเภทนั้นไม่ได้ขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมและวิธีการเรียนรู้ของเครื่องที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเสนอเท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับวิธีที่ทีมพัฒนานำโมเดลนี้ไปใช้ และผู้ดูแลระบบปรับใช้ในสภาพแวดล้อมแบบคลัสเตอร์ด้วย สิ่งสำคัญอีกอย่างคือคุณภาพของข้อมูลอินพุต (คุณภาพข้อมูล) แหล่งที่มา ช่องทาง และความถี่ในการรับ ซึ่งเป็นความรับผิดชอบของวิศวกรข้อมูล
อุปสรรคด้านองค์กรและทางเทคนิคในการโต้ตอบของผู้เชี่ยวชาญที่หลากหลายซึ่งเกี่ยวข้องกับการพัฒนา การทดสอบ การปรับใช้ และการสนับสนุนโซลูชัน ML นำไปสู่การเพิ่มเวลาในการสร้างผลิตภัณฑ์และมูลค่าของธุรกิจลดลง MLOps ถูกคิดค้นขึ้นเพื่อขจัดอุปสรรคดังกล่าว เช่นเดียวกับ DevOps และ DataOps MLOps พยายามเพิ่มระบบอัตโนมัติและปรับปรุงคุณภาพของโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงในอุตสาหกรรม โดยให้ความสำคัญกับข้อกำหนดด้านกฎระเบียบและผลประโยชน์ทางธุรกิจ
โปเกมอนไปพีซี?
กระบวนการทั่วไปในการพัฒนาและใช้งานผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ด้วยโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
ดังนั้น MLOps จึงเป็นวัฒนธรรมและแนวทางปฏิบัติสำหรับการจัดการวงจรชีวิตแบบบูรณาการและอัตโนมัติของระบบแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งรวมการพัฒนาและสนับสนุนการดำเนินการ รวมถึงการรวม การทดสอบ การเปิดตัว การปรับใช้ และการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน
MLOps ขอบเขตของ คริส-DM วิธีการด้วยความช่วยเหลือของวิธีการแบบ Agile และเครื่องมือทางเทคนิคสำหรับการดำเนินการอัตโนมัติกับข้อมูล โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โค้ด และสภาพแวดล้อม เครื่องมือเหล่านี้รวมถึง Cloudera Data Science Workbench
คาดว่าการประยุกต์ใช้ MLOps ในทางปฏิบัติจะหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทั่วไปและปัญหาที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องเผชิญซึ่งทำงานตามขั้นตอนดั้งเดิมของ CRISP-DM
ประโยชน์ 10 อันดับแรกสำหรับธุรกิจและวิทยาศาสตร์ข้อมูล
จากประโยชน์ทั้งหมดของการใช้ MLOps ข้อดีต่อไปนี้ของ คล่องตัว แนวทางต่างๆ ได้รับการพิจารณาว่ามีความสำคัญที่สุดเมื่อเทียบกับลักษณะเฉพาะของการปรับใช้การเรียนรู้ของเครื่องในอุตสาหกรรม:
- ลดเวลาในการรับผลลัพธ์คุณภาพสูงเนื่องจากการจัดการวงจรชีวิตของแมชชีนเลิร์นนิงที่เชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพ
- เวิร์กโฟลว์และแบบจำลองที่ทำซ้ำได้ด้วยวิธีการและเครื่องมือการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง/บูรณาการ/การฝึกอบรม (CD/CI/CT)
- ง่ายต่อการติดตั้งโมเดล ML ที่มีความแม่นยำสูงทุกที่ทุกเวลา
- ระบบการจัดการแบบบูรณาการและการตรวจสอบทรัพยากรการเรียนรู้ของเครื่องอย่างต่อเนื่อง
- การขจัดอุปสรรคขององค์กรและการรวมประสบการณ์ของผู้เชี่ยวชาญ ML ที่หลากหลาย
ดังนั้นด้วยความช่วยเหลือของ MLOps จึงสามารถเพิ่มประสิทธิภาพด้านต่างๆ ของการดำเนินการ ML ได้:
netflix ถูกแฮ็กและเปลี่ยนอีเมล
- รวมวงจรการเปิดตัวของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ที่สร้างขึ้นบนพื้นฐานของพวกมัน
- ทำการทดสอบอัตโนมัติของสิ่งประดิษฐ์การเรียนรู้ของเครื่อง เช่น การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล การทดสอบตัวแบบ ML และการรวมเข้ากับโซลูชันการผลิต
- ใช้หลักการที่ยืดหยุ่นในโครงการแมชชีนเลิร์นนิง
- สนับสนุนโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและชุดข้อมูลในระบบ CI/CD/CT
- ลดหนี้ทางเทคนิคสำหรับโมเดล ML
เป็นที่น่าสังเกตว่าเทคนิคการจัดการองค์กรของ MLOps ควรเป็นอิสระจากภาษา เฟรมเวิร์ก แพลตฟอร์ม และโครงสร้างพื้นฐาน และจากมุมมองทางเทคนิค สถาปัตยกรรมทั่วไปของระบบ MLOps จะรวมถึงแพลตฟอร์มสำหรับรวบรวมและรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่ แอปพลิเคชันสำหรับการวิเคราะห์และเตรียมข้อมูลสำหรับการสร้างแบบจำลอง ML เครื่องมือสำหรับการคำนวณและการวิเคราะห์ ตลอดจนเครื่องมือสำหรับการเคลื่อนไหวอัตโนมัติของ โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ข้อมูล และผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ที่สร้างขึ้นบนพื้นฐานระหว่างกระบวนการต่างๆ ของวงจรชีวิต
สิ่งนี้จะทำให้งานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล, วิศวกรข้อมูล, ผู้เชี่ยวชาญ ML, สถาปนิกและนักพัฒนาโซลูชัน Big Data เป็นอัตโนมัติบางส่วนหรือทั้งหมด รวมถึงวิศวกร DevOps โดยใช้ไปป์ไลน์ (ไปป์ไลน์) ที่เป็นหนึ่งเดียวและมีประสิทธิภาพ
ฉันสามารถเรียกใช้ kodi บนสมาร์ททีวีของฉันได้ไหม
ผู้เชี่ยวชาญสามารถเข้าสู่แนวทางปฏิบัติของ MLops ได้อย่างไร
เพื่อทำความเข้าใจวิธีการทำงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณสามารถดูระเบียบวิธี CRISP-DM ซึ่งเป็นขั้นตอนที่ใกล้เคียงกับโครงการ DS
ขั้นต่อไป คุณจำเป็นต้องรู้โดยทั่วไปว่าโครงสร้างพื้นฐานสมัยใหม่ทำงานอย่างไร: CI/CD, การทดลองบันทึก, วิธีกำหนดเวอร์ชันชุดข้อมูล และสภาพแวดล้อม—โดยทั่วไป ให้เข้าใจว่าวิศวกร Data DevOps สมัยใหม่ทำอะไร
สิ่งสำคัญคือต้องมีความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับกระบวนการพัฒนา ซึ่งรวมถึงวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์ Data Science และงานของทีมที่เกี่ยวข้อง: วิศวกรรมข้อมูล วิศวกรรมระบบ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และส่วนที่ประยุกต์ใช้เป็นทางเลือกในการผสานรวมที่แตกต่างกัน นั่นคือ คุณต้องเข้าใจโดยทั่วไปว่าทุกอย่างทำงานอย่างไรในส่วนต่างๆ ของโครงการ
ยังอ่าน: การสร้างและปรับปรุงคะแนนเครดิตของคุณ: คู่มือวิธีการ
วิธีเลือกแพลตฟอร์มสำหรับ MLops
โชคดีที่มีตัวเลือกที่ดี มีโอเพ่นซอร์ส เช่น MLflow และมีโซลูชันระบบคลาวด์ที่ช่วยทำให้ส่วนใดส่วนหนึ่งของไปป์ไลน์เป็นแบบอัตโนมัติ
คุณสามารถเริ่มต้นด้วยแพลตฟอร์มใดก็ได้ ดูว่าแพลตฟอร์มนี้แก้ปัญหาอะไรได้บ้าง และแก้ปัญหาอย่างไร เพื่อความง่าย คุณสามารถปรับใช้จากผู้จำหน่ายระบบคลาวด์ – SageMaker จุดสุดยอด AI หรือ Azure ML ผู้ให้บริการระบบคลาวด์ถือว่าสะดวกกว่า เนื่องจากส่วนประกอบเพิ่มเติมทั้งหมดสามารถเพิ่มได้ด้วยโค้ดไม่กี่บรรทัด ทำให้สามารถสร้าง MLO แบบ end-to-end ภายในแพลตฟอร์มเดียวได้ มีลักษณะการทำงานคล้ายกัน: ภาษาเดียว (Python API) ข้อกำหนด และคุณลักษณะ
เอกสารประกอบของแพลตฟอร์ม ML ที่เลือกก็เพียงพอที่จะดำดิ่งสู่บริบท จากนั้น คุณสามารถดูทางเลือกเฉพาะ: ที่เก็บคุณลักษณะต่างๆ เอ็นจินไปป์ไลน์ ML และการลงทะเบียนรุ่น มีใบรับรองจากผู้ให้บริการที่สรุปประสบการณ์นี้เป็นหลักสูตร
โดยทั่วไป เมื่อเลือกแพลตฟอร์ม MLOps บริษัทต่างๆ ควรพิจารณาความคิดริเริ่มทางธุรกิจที่ใหญ่ขึ้นและวางแผนล่วงหน้าสำหรับการออกแบบอาคารที่เหมาะสมที่สุด การสนทนากับคณะกรรมการบริหาร ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม และผู้ใช้แพลตฟอร์มจะให้ความเข้าใจร่วมกันเกี่ยวกับความท้าทายและโอกาส เพื่อให้ธุรกิจสามารถเพิ่มผลกำไร ผลผลิต และการเติบโตได้สูงสุด
เพิ่มเติมจากเรา: เครื่องชาร์จ Kovol PD 3.1 ใหม่ทั้งหมด Boost Macbook Pro 16” เป็น 100% ใน 70 นาที
amazon fire stick stream จาก pc ได้ไหม
บทสรุป
บริษัทใดๆ ที่ใช้เทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงน่าจะนำหลักการของ MLO มาใช้ได้ดี ดังที่ได้กล่าวไว้ข้างต้น MLOps และเครื่องมืออื่นๆ เช่น ModelOps สามารถช่วยคุณปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของบริษัทของคุณ เพื่อให้แน่ใจว่าโซลูชันการเรียนรู้ของเครื่องที่คุณใช้ให้คุณค่าที่ต้องการ
